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यह शोध पत्र टोका मार्क (TokaMark) को प्रस्तुत करता है, जो एक व्यापक ओपन-सोर्स बेंचमार्क और टूलकिट है जिसे MAST टोकामक के वास्तविक, बहु-मोडल प्रयोगात्मक डेटा पर AI मॉडलों के मूल्यांकन को मानकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे फ्यूजन ऊर्जा अनुसंधान में प्रगति को गति देने के लिए डेटा की कमी और विखंडन जैसी महत्वपूर्ण चुनौतियों का समाधान किया जा सके।
यह शोध पत्र चीन की ज़ुआनक्स्यू (Xuanxue) संस्कृति के भीतर एलएलएम (LLM)-मध्यस्थ भविष्यवाणियों का एक व्यवस्थित मिश्रित-विधि अध्ययन प्रस्तुत करता है, जो यह प्रकट करता है कि कैसे उपयोगकर्ता सहयोगात्मक प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग और पुष्टिकरण पूर्वाग्रह के माध्यम से व्यावहारिक मार्गदर्शन के लिए एआई (AI) का लाभ उठाते हैं, जबकि पेशेवर भविष्यवक्ता इसकी आध्यात्मिक वैधता को अस्वीकार करते हैं, जो अंततः स्केलेबल, दोहराने योग्य और सह-निर्मित प्रथाओं के माध्यम से पारंपरिक भविष्यवाणी संबंधी अधिकार को नया रूप दे रहे हैं।
यह शोध पत्र GeoDial को प्रस्तुत करता है, जो डायग्राम हाइलाइट्स के साथ 1,300 से अधिक शिक्षक-छात्र ज्यामिति संवादों का एक मल्टीमॉडल डेटासेट है, और यह प्रदर्शित करता है कि हालांकि विजन-लैंग्वेज मॉडल्स को फाइन-ट्यून करने से ट्यूटरिंग संवाद निर्माण में सुधार होता है, लेकिन यह वर्तमान में आवश्यक विजुअल डायग्राम हाइलाइट्स को सटीक रूप से उत्पन्न करने में विफल रहता है।
यह शोध पत्र रूब्रिक्स के विरुद्ध K-12 छात्रों के कार्यों को ग्रेडिंग करने में कॉन्टेक्स्ट-इंजीनियर्ड (context-engineered) LLMs की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करता है, जिसमें यह पाया गया है कि हालांकि ये मॉडल गणित और विज्ञान में मानव रेटर्स के साथ मजबूत सहमति प्राप्त करते हैं और वर्णनात्मक फीडबैक के लिए अच्छी तरह से स्वीकार किए जाते हैं, लेकिन इनका सर्वोत्तम उपयोग हाइब्रिड सिस्टम के भीतर फॉर्मेटिव टूल्स के रूप में किया जाना चाहिए जो समेटिव स्कोरिंग के लिए शिक्षक की देखरेख को बनाए रखते हैं।
यह व्यवस्थित साहित्य समीक्षा स्वास्थ्य सेवा और वित्त जैसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों में एआई (AI) अनुपालन और नवाचार को संतुलित करने की चुनौतियों का परीक्षण करती है, जो खंडित नियमों और लघु एवं मध्यम उद्यमों (SMEs) पर अत्यधिक बोझ जैसे प्रमुख मुद्दों की पहचान करती है, साथ ही तकनीकी प्रगति के साथ निगरानी को सामंजस्यपूर्ण बनाने के लिए जोखिम-स्तरीकृत विनियमन और व्याख्यात्मक एआई (explainable AI) जैसी शासन रणनीतियों का प्रस्ताव करती है।
103 थाई स्नातक कंप्यूटर इंजीनियरिंग छात्रों के इस मिश्रित-पद्धति वाले अध्ययन से एआई ऑटोमेशन टूल्स (विशेष रूप से n8n) की एक मजबूत, सामान्यीकृत स्वीकृति का प्रदर्शन होता है जो मुख्य रूप से प्रदर्शन प्रत्याशा (performance expectancy) द्वारा संचालित है, जबकि यह आउटपुट गुणवत्ता के संबंध में मात्रात्मक उत्साह और गुणात्मक संदेह के बीच एक विचलन को प्रकट करता है, जिससे लक्षित निर्देशात्मक स्कैफोल्ड्स के साथ ऐसे टूल्स के पाठ्यक्रम एकीकरण का समर्थन मिलता है।
यह शोध पत्र अमेरिकी स्नातक एआई (AI) कार्यक्रमों पर एक व्यापक 2026 की स्थिति रिपोर्ट प्रस्तुत करता है, जो 560 संस्थानों में 350 से अधिक मेजर और माइनर को ट्रैक करने वाले एक गतिशील मैपिंग टूल को पेश करता है और पाठ्यक्रम संबंधी आवश्यकताओं का विश्लेषण करते हुए पाठ्यक्रम संरचनाओं में महत्वपूर्ण परिवर्तनशीलता को प्रकट करता है, विशेष रूप से सामान्य एआई और नैतिकता पाठ्यक्रमों के समावेश के संबंध में।
यह अध्ययन एआई ऑटोमेशन की क्षमता और श्रमिकों की प्राथमिकताओं के बीच के अंतर को पाटते हुए यह प्रदर्शित करता है कि जिन्हें "बकवास" (bullshit) के रूप में देखा जाता है, वे कार्य न केवल कम मानवीय देखरेख की आवश्यकता वाले माने जाते हैं, बल्कि वे एआई एजेंटों को उन्हें सौंपने की श्रमिकों की इच्छा का भी पुरजोर पूर्वानुमान लगाते हैं।
यह शोध पत्र तर्क देता है कि पारंपरिक खोज से जनरेटिव उत्तर इंजन (generative answer engines) की ओर बदलाव केंद्रित प्रभाव, अप्रकट वाणिज्यिक पूर्वाग्रह और शैक्षणिक-औद्योगिक दृष्टि दोषों के अल्प-परीक्षित जोखिमों को प्रस्तुत करता है, जिसके लिए चुनौती देने की क्षमता (contestability), प्रकटीकरण और परिनियोजन-अनुरूप ऑडिटिंग पर केंद्रित नए शासन की आवश्यकता है।
यह शोधपत्र तर्क देता है कि पारंपरिक शिक्षण सिद्धांत जनरेटिव एआई (generative AI) के युग के लिए अपर्याप्त हैं और शैक्षिक अभ्यास को निर्देशित करने के लिए मानव-एआई ज्ञानमीमांसीय साझेदारी (human-AI epistemic partnership), वितरित एजेंसी (distributed agency), जनरेटिव साक्षरता (generative literacy) और अनुकूलन योग्य मेटाकॉग्निशन (adaptive metacognition) पर केंद्रित एक नए ढांचे "जनरेटिविज़्म" (Generativism) का प्रस्ताव करता है।